基于S-WLLE算法和SVR的植物叶片图像识别方法
基于图像处理的植物病害检测技术研究
基于图像处理的植物病害检测技术研究随着人们对生态环境的日益重视和生物多样性的保护，植物生长逐渐成为了人们关注的热点话题。
但是，在植物生长过程中，植物容易受到各种病害的困扰。
因此，如何及时准确地检测和识别植物病害，成为了一个非常值得研究的问题。
随着计算机视觉和图像处理等技术的不断发展，基于图像处理的植物病害检测技术也应运而生。
一、植物病害检测技术的研究现状当前，基于图像处理的植物病害检测技术已经得到了广泛的应用。
其中主要包括基于传统方法和机器学习方法的两种方式。
传统方法主要利用图像处理技术对植物图像进行本质特征提取和特征分析，实现植物病害的自动检测。
但是，这种方法的实现难度较大，且对操作人员的要求较高，容易出现误判现象。
相比之下，机器学习方法主要利用计算机对大量数据进行学习并识别，以达到准确识别植物病害的目的。
这种方法依靠先进的算法技术，可以大大减少误判的可能性。
二、植物病害检测技术的关键技术基于图像处理的植物病害检测技术主要依靠以下关键技术：1、图像采集技术植物生长在自然环境中，其叶子颜色和形状可能会受到阳光、光照、风吹等自然因素的影响而发生变化。
为了准确地识别植物病害，需要先对植物图像进行准确采集和处理。
因此，图像采集技术是基于图像处理的植物病害检测技术中的重要一环。
2、特征提取技术在采集到植物图像后，需要对植物图像进行特征提取。
特征提取是根据植物图像的形态、颜色、纹理等特性，提取出对植物病害检测有价值的特征。
基于图像处理的植物病害检测技术通常采用形态学、颜色空间、纹理分析方法等进行图像特征提取。
3、分类器的选择对于植物图像的识别和分类，需要利用相关的分类器。
常用的分类器包括传统的支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)，以及近年来较热门的卷积神经网络(CNN)。
这些分类器具有不同的特点和适用范围，可以根据实际情况进行选择。
三、基于图像处理的植物病害检测技术的应用前景基于图像处理技术，植物病害检测技术实际上已经被广泛应用于生产和研究中。
基于语义分割的遥感图像分类
基于语义分割的遥感图像分类遥感图像是近年来在各行各业中广泛使用的一种技术手段。
利用遥感图像可以对地球表面进行高精度的监测和识别，具有非常重要的应用价值。
然而，遥感图像的分类是一个非常复杂的问题，因为遥感图像中的信息量非常大，需要大量的计算和分析才能进行有效的分类。
为了解决这个问题，近年来涌现出了许多基于语义分割的遥感图像分类方法，这些方法将遥感图像分割为不同的区域，并将每个区域与其所属的类别进行关联，从而实现遥感图像的自动分类。
基于语义分割的遥感图像分类方法可以分为两大类：基于光谱信息的方法和基于空间信息的方法。
基于光谱信息的方法采用了传统的图像分类技术，通常使用机器学习算法（如SVM）来训练分类器，并使用像素级别的光谱信息作为输入特征。
然而，这种方法往往不能充分考虑遥感图像的空间信息特征，分类精度有限。
因此，近年来越来越多的研究者开始采用基于空间信息的方法来解决遥感图像分类问题。
基于空间信息的方法是指将遥感图像分割为不同的区域，然后对每个区域进行分类。
这种方法通常使用语义分割技术进行遥感图像分割，然后使用语义分割结果中的每个区域作为输入进行分类。
相比于基于光谱信息的方法，基于空间信息的方法具有更好的分类精度和鲁棒性。
目前，基于空间信息的方法已经成为遥感图像分类的主流方法之一。
目前，基于语义分割的遥感图像分类研究主要集中在以下几个方向上：1. 基于深度学习的遥感图像分类方法近年来，深度学习（如卷积神经网络）在遥感图像分类中的应用越来越广泛。
这种方法可以利用大量标记数据进行训练，并能够自动学习光谱、空间和语义信息，从而实现更高的分类精度。
基于深度学习的遥感图像分类方法已经在遥感图像分类竞赛中取得了很好的成绩，是当前遥感图像分类研究的热点方向之一。
2. 基于多尺度特征的遥感图像分类方法遥感图像中往往存在着多个尺度的信息，因此采用多尺度特征进行分类可以提高分类精度。
目前，基于多尺度特征的遥感图像分类方法已经成为遥感图像分类的主要方法之一。
一种基于ImageJ软件的植物叶片表型参数测量方法
一种基于ImageJ软件的植物叶片表型参数测量方法近些年来，随着计算机技术和图像处理算法的不息进步，基于图像信息的植物表型测量方法越来越受到探究者们的关注。
植物叶片表型参数的测量对于植物形态学、生理学和遗传学等领域的探究具有重要意义。
传统的测量方法往往耗时耗力且易引起人为误差，因此，探究人员亟需一种准确、高效的测量方法来分析和比较不同植物叶片的形态特征。
ImageJ是一种图像处理软件，其提供了丰富的图像处理和分析功能，广泛应用于医学、生物学、工程和材料科学等领域。
基于ImageJ软件的植物叶片表型参数测量方法可以极大地简化测量过程，并提高测量结果的准确性和可重复性。
起首，我们需要得到植物叶片的数字图像。
可以利用数码相机或显微镜等设备，将植物叶片摄影或拍摄下来，并将图像导入到ImageJ软件中。
接下来，我们可以利用ImageJ软件的图像预处理功能对图像进行必要的调整，包括裁剪、旋转和调整亮度、对比度等。
通过这些预处理，可以使叶片图像更加明晰、准确，为后续的参数测量做好筹办。
第二步，我们需要选择合适的测量方法和工具。
基于ImageJ软件，我们可以利用其丰富的测量工具和测量算法，来测量植物叶片的形态特征。
比如，我们可以利用ImageJ软件的线性选择工具，测量叶片的长度和宽度。
同时，通过描绘叶片外轮廓的自动阈值处理和粒子分析工具，我们可以测量叶片的面积、周长和外形系数等参数。
此外，ImageJ软件还提供了多种滤波和分割方法，可以援助我们处理含有复杂纹理或背景的叶片图像，从而准确地测量叶片的表型参数。
最后，我们需要对测量结果进行统计分析和比较。
ImageJ软件提供了丰富的数据分析和可视化工具，可以便利地对测量结果进行统计、分布和相关性分析。
同时，我们还可以利用ImageJ软件的扩展插件，比如MorphoJ，来进行更复杂的外形和尺寸分析。
通过这些分析工具，探究人员可以对不同植物的叶片形态进行比较，找出具有显著差异的表型参数，并进一步探究与植物遗传、环境和生长发育的相关性。
基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量的检测
基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量的检测摘要：随着农业技术的不断发展，精确测量农作物叶片叶绿素含量的需求越来越高。
传统的叶绿素含量测量方法需要使用昂贵的仪器，且需要进行繁琐的样本处理。
本文提出了一种基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量检测方法，能够实现快速、准确地测量叶绿素含量。
1.引言叶绿素是光合作用的关键分子，反映了植物对光的利用能力，因此叶绿素含量是评估植物生长和光合能力的重要指标。
传统的叶绿素含量测量方法使用高效液相色谱仪等仪器，成本高且操作繁琐。
计算机视觉技术的快速发展为实现非接触式测量提供了新的可能。
2.方法2.1图像采集通过采用高分辨率数字相机或手机摄像头等设备，对番茄叶片进行图像采集。
为了获得准确的结果，在采集过程中应注意光线的均匀分布，防止阴影和反光对图像质量的影响。
2.2预处理通过图像处理算法对采集的番茄叶片图像进行预处理，以减少噪声、增强对比度和提高图像质量。
常用的预处理算法包括图像滤波、直方图均衡化和图像增强等。
2.3特征提取通过图像处理和计算机视觉技术，提取番茄叶片图像中的特征。
常见的特征包括颜色、纹理和形状等。
可以使用颜色直方图、灰度共生矩阵、形状描述子等方法对图像进行特征提取。
2.4叶绿素含量估计通过建立叶绿素含量与特征之间的数学模型，对番茄叶片图像的特征进行分析和计算，从而估计叶绿素含量。
可以使用线性回归、支持向量机等机器学习算法进行训练和预测。
3.实验结果通过采集一批番茄叶片图像，并使用上述方法进行图像处理和叶绿素含量的估计，得到了较好的实验结果。
与传统的叶绿素含量测量方法相比，基于计算机视觉技术的方法具有速度快、成本低、操作简单等优点。
4.讨论与展望本研究基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量检测方法在实验中表现出了一定的准确性和可行性。
然而，还有一些问题需要解决，例如环境的干扰、不同品种的差异和图像质量的波动等。
未来可以进一步深入研究，并结合其他技术手段进行优化和改进。
基于改进EfficientNet的植物图像分类算法
基于改进EfficientNet的植物图像分类算法光金正;梁鉴如;刘义生【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2022(41)8【摘要】针对目前嵌入式设备受计算能力和存储容量的限制,难以运行模型体积较大的高精度网络的问题,提出了一种基于改进EfficientNet的植物图像分类算法。
该算法是结合神经网络搜索技术,对网络的深度、宽度和分辨率按照特定的比例进行平衡放缩;同时兼顾了速度和精度,并将EfficientNet的激活函数更改为Mish激活函数,进一步提升了精度。
实验结果表明:改进EfficientNet在自制植物数据集上分类准确率为97.2%,比原EfficientNet的96.8%提高了0.4%,但比MobileNetV2的94.1%提高了3.1%。
在Oxford 102 Flowers数据集上,改进EfficientNet和DenseNet169的分类准确率均为97.7%,但改进EfficientNet有着更小的模型体积和计算量。
因此,改进EfficientNet很适合应用在嵌入式设备末端部署。
【总页数】4页(P136-139)【作者】光金正;梁鉴如;刘义生【作者单位】上海工程技术大学电子电气工程学院;苏州科技大学机械工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP391;TP23【相关文献】1.基于改进MnasNet网络的低分辨率图像分类算法2.基于改进图像块分类算法的图像压缩方法3.基于CBAM-EfficientNet的垃圾图像分类算法研究4.基于CBAM-EfficientNet的垃圾图像分类算法研究5.基于改进ResNet的藏药植物图像分类算法研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
定量遥感实习三 植被冠层反射率模型
实习三 植被冠层反射率模型一、实习目的学习和掌握叶片反射率模型PROSPECT 和冠层反射率模型Sail 的使用。
二、实习内容（1）熟悉Prospect 和Sail 模型的输入参数和输出结果；（2）利用实测数据进行叶片反射率和冠层二向反射率的模拟； （3）利用模型进行一些基本原理的验证。
三、实习步骤 （1）叶片反射率1、安装WinSail 程序，打开Prospect ，点击Options ——Winsail (multiple wavelength ) generation mode ，波长范围为400——2400nm ，所以在Lower wavelength 中输入400，在Upper wavelength 中输入2400，wavelength increment （波长间隔）中输入5，叶片叶肉结构Leaf mesophyll structure index ，输入1.3。
2、利用Prospect 模型分别模拟苜蓿、莴苣、玉米、向日葵和水稻五种作物的叶片反射率和透射率。
分别在Chlorophyll content （叶绿素含量）、Water content （含水量）、Dry matter content （干物质）中输入5中作物对应的参数，最后点击Calculate multiple Rf/Tr values (%)，得出各自的运行结果。
3、将五组数据导入到excel 表格中，每组数据对应两个数值，即叶片反射率Ref 和透射率Tr ，将透射率删除，插入图表，绘制各作物的叶片反射率光谱曲线，横轴表示波长，纵轴表示反射率，光谱曲线如下图所示：5种作物叶片反射率010203040504008001200160020002400波长（nm）反射率苜蓿Ref 莴苣Ref 向日葵Ref 玉米Ref 水稻Ref（2）冠层反射率1、运行Winsail 程序，分别输入太阳赤纬、纬度等相关参数，在Leaf Reflectance/Transmittance 中导入刚刚利用Prospect 求出的各作物的叶片反射率，Background Spectrum 选择SOIL_SAIL ，Background reflectance 选择rsoil.dat ，最后点击运行。
图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用研究
Journal of Agricultural Catastrophology 2023, Vol.13 No.8图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用研究蒋清健河南经贸职业学院/河南省农产品溯源国际联合实验室，河南郑州 450018摘要 有效地监测与预测农业病害对提高农业生产的效率和质量具有重要意义。
近年来，随着计算机视觉和机器学习等技术的发展，基于图像分析的植物病虫害识别技术、果实分拣分类技术以及农业机器人等新技术逐渐被应用于农业生产。
这些新技术不仅可以实现对农业病害的快速识别和分类，还可以提高农业生产的自动化水平和效率。
阐述了图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用价值，介绍了图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用情况，提出了相应的建议，研究图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用具有重要的理论和实践意义。
关键词 图像模式；农业病害监测；预测；应用研究中图分类号：S432 文献标识码：B 文章编号：2095–3305(2023)08–0074-03传统的农业生产方式依赖人工巡视，往往导致病虫害的发现和处理滞后，进而造成严重的农作物损失。
随着信息技术的快速发展，农业物联网技术的兴起为图像模式识别在农业领域的应用提供了有力支撑。
通过将传感器与互联网相连接，农业物联网系统能够实现对农田的全面监测与数据采集。
在此基础上，结合图像分析技术，可以实时跟踪与分析农作物的生长状态，及时发现病虫害问题。
1 图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用前景1.1 提高检测精度图像模式识别对农作物病害的自动化检测和识别能够显著提高检测精度。
其基于大规模的图像数据库和深度学习算法，可以更加准确地识别不同农作物病害的特征。
通过卷积神经网络等深度学习模型，图像模式识别能够学习并提取更丰富、更复杂的特征，从而提高辨识病害的能力。
针对不同作物病害，图像模式识别可以实现多类别的分类，识别出更多种类的病害，进而帮助农民制定更加精准的防治措施[1]。
基于番茄叶片图像的叶绿素含量研究
基于番茄叶片图像的叶绿素含量研究基于番茄叶片图像的叶绿素含量研究引言叶绿素是植物中的重要光合色素，其含量可以反映植物的生长状态和光合作用的强度。
传统上，叶绿素含量的测量通常需要进行化学分析，这种方法存在破坏性、费时费力、样本数量受限等问题。
随着图像处理技术的发展，基于图像的叶绿素含量研究成为了一种新的非破坏性、高效的测量手段。
本文将通过基于番茄叶片图像的叶绿素含量研究，探讨图像处理技术在叶绿素测量中的应用。
方法1. 实验材料准备：选择一批健康的番茄植株作为研究对象，采集番茄叶片图像数据。
2. 图像预处理：对采集到的番茄叶片图像进行预处理，包括去噪、图像增强等步骤，以提高后续分析的准确性和稳定性。
3. 叶绿素含量提取：通过图像处理算法，分割出叶绿素含量丰富的区域，并利用颜色特征进行浓度估计。
常用的方法有基于HSV颜色空间阈值分割法和颜色直方图法等。
4. 叶绿素含量校正：由于番茄植株的叶片形状和厚度不一致，可能对叶绿素含量的测量结果产生影响，因此需要进行校正。
可以采用简单线性回归方法或者标准化处理等方式进行校正。
5. 测试验证：将图像处理得到的叶绿素含量结果与传统化学分析法进行对比，并进行统计学分析，以验证图像处理方法的准确性和可行性。
结果与讨论通过基于番茄叶片图像的叶绿素含量研究，我们得到了一系列有关叶绿素含量的图像处理结果。
与传统化学分析法相比，图像处理法具有非破坏性、高效性和可视化等优势。
首先，图像处理方法无需破坏植物组织，可以随时进行非侵入性测量，避免了传统方法中样本数量受限的问题。
其次，图像处理过程可以自动化和高效化，减少了人工分析的工作量和主观误差。
另外，图像处理结果可以直观地可视化，并且可以对整个叶片区域进行全面分析，提高了测量的准确性。
然而，基于番茄叶片图像的叶绿素测量方法也存在一些挑战与限制。
首先，叶片形状和颜色的多样性会对图像处理结果产生一定的影响，需要进一步优化算法以提高测量的准确性和鲁棒性。
基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量的检测
基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量的检测随着计算机视觉技术的快速发展，它在农业领域的应用也越来越广泛。
其中，基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量的检测受到了广泛关注。
叶绿素是植物中含量较高的色素之一，它对光能的吸收起到重要作用。
叶绿素含量的检测对于农业生产中的番茄生长状况评估、施肥管理和病虫害监测等方面都具有重要意义。
传统的叶绿素含量测定方法通常是基于化学分析。
这些方法虽然准确，但需要破坏性地采集叶片样本，并需要复杂的试剂和仪器设备，操作繁琐且耗时。
因此，基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量检测方法具有极大的优势。
首先，对番茄叶片进行图像采集。
可以使用数字相机或者手机拍摄番茄叶片的高清彩色图像。
图像采集过程中需要注意光线的均匀性和角度的一致性，以保证所获取的图像质量满足后续图像分析的要求。
接下来是图像分析过程。
图像分析的目标是通过对番茄叶片图像的处理和分析，获得叶片中叶绿素的含量信息。
具体的图像分析过程如下：1.图像预处理：首先需要对采集到的番茄叶片图像进行预处理，包括去噪、增强和图像校正等。
去噪可以通过滤波算法（如中值滤波、均值滤波等）进行实现。
增强可以采用直方图均衡化等方法来提高图像的对比度和清晰度。
图像校正可以通过图像拍摄时的参考标准（如棋盘格）进行实现，保证图像中的几何形状、大小和位置的精确性。
2.特征提取：在图像预处理后，需要提取番茄叶片图像中的叶绿素特征。
可以采用颜色特征和纹理特征来描述叶绿素的含量。
颜色特征可以通过分析图像中不同波长通道（如红、绿、蓝）的像素值来实现。
纹理特征可以通过局部二值模式（LBP）等方法来提取。
3.建立模型：根据得到的特征，可以使用机器学习算法建立番茄叶片叶绿素含量的模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林、卷积神经网络（CNN）等。
通过训练模型，将特征和叶绿素含量之间的关系建立起来。
4.后处理和结果输出：根据建立的模型，对新的番茄叶片图像进行识别和叶绿素含量的预测。
基于机器视觉的叶子状植物识别技术研究
基于机器视觉的叶子状植物识别技术研究一、引言在植物学研究中，植物分类学是一个重要的领域。
而在分类学中，叶子特征是识别植物物种的常用方法之一。
基于机器视觉的叶子状植物识别技术是近年来快速发展的一种新技术，它将计算机视觉技术和机器学习算法相结合，可以快速、准确地进行叶子状植物物种的识别和分类。
本文将从机器视觉的基本原理、叶子形态特征提取、分类算法和实验结果等方面综述基于机器视觉的叶子状植物识别技术研究现状。
二、机器视觉基本原理机器视觉是一门研究如何让计算机模拟人类视觉过程的技术。
其基本过程包括图像采集、图像处理和图像分析三个步骤。
图像采集是以相机等设备获取图像信息的过程，其质量直接影响后续的图像处理过程。
图像处理是指通过数字信号处理技术对采集到的图像进行去噪、增强等预处理操作。
图像分析则是通过特征提取、分类识别等方法，将图像转换为信息。
三、叶子形态特征提取叶子是植物最直接的营养器官，它的形态特征直接关系到植物物种的分类。
叶片的形态特征主要包括形状、纹理、边缘、颜色等。
其中，形状特征是叶片最基本的特征，也是分类识别中最为重要的特征。
现有的叶片形状特征提取方法主要包括：边缘提取、轮廓提取、角点检测等。
另外，纹理特征是指叶片表面细微的形态特征，通过分析叶片的纹理信息可以对叶片进行更加全面准确的分类识别。
四、分类算法分类算法是基于机器学习的技术，主要分为有监督学习和无监督学习两种。
无监督学习是指将数据集划分为几个类别，使得每个类别内部数据尽可能相似，而不考虑标记；有监督学习则是根据已标记的数据集来训练分类器，再对未知数据进行分类预测。
常见的分类算法包括决策树、神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯等。
五、实验结果基于机器视觉的叶子状植物识别技术已经得到了广泛的应用，其实验结果也十分可喜。
例如，使用卷积神经网络对叶子状植物进行分类识别，可以达到较高的分类准确率。
对于不同植物物种，使用不同的特征提取方法和分类算法可以得到比较好的分类效果。
基于卷积神经网络的植物病害识别技术研究
基于卷积神经网络的植物病害识别技术研究植物病害一直是农业生产中的一个重要问题，对农作物的健康生长和高产高效产生了极大的威胁。
因此，研究如何快速而准确地识别植物病害显得尤为重要。
由于植物病害的种类繁多，传统的人工识别方法存在效率低下、准确度不高的问题，因此人们开始尝试利用计算机视觉技术来解决这一难题。
本文将介绍基于卷积神经网络的植物病害识别技术研究。
一、卷积神经网络的基础知识卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种用于图像、语音和自然语言处理等领域的深度学习算法。
CNN产生于1980年代，但是直到2012年Alex Krizhevsky使用CNN参加ILSVRC竞赛获胜，使得CNN方法引起了广泛关注。
与传统的神经网络不同，CNN对图像进行了特殊的处理，即在输入层中进行卷积运算，进而得到更加复杂的特征，从而提高了准确性。
二、基于CNN的植物病害识别技术卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域中的图像识别任务，而植物病害识别往往是一个典型的图像识别问题。
因此，基于CNN的植物病害识别技术的研究逐渐受到了大家的关注。
2.1 数据集的准备在进行植物病害识别之前，需要先准备一个足够大的数据集。
数据集的收集和准备过程是一个繁琐的工作，需要尽可能避免样本不均衡的问题。
为此，有许多先例可供参考，例如：PlantVillage、Plant-Desease-Dataset等。
2.2 图像预处理对于采集得到的植物病害图像，需要进行预处理以去除噪声、调整亮度等。
预处理的目的是使图像更适合进行卷积神经网络的训练。
2.3 模型的训练基于CNN的植物病害识别技术的模型训练通常采用迭代方式。
在每一次迭代中，CNN模型将通过正向传播和反向传播学习特征。
其中，正向传播是指从输入到输出的计算，反向传播是指根据误差反向调整权重的过程。
最终可以得到一个用于识别植物病害的训练好的卷积神经网络模型。
植物叶片脉络图像提取方法设计
植物叶片脉络图像提取方法设计摘要图像分割是根据某种图像特征的一致要求，将一幅图像分割为多个区域。
它是图像理解和物体识别的第一步，也是一经典难题。
随着科学技术的发展，它广泛的应用于各个领域。
植物叶片是植物的重要器官，是研究植物生长状况的重要依据，也是比较容易获得的研究素材。
叶片脉络和形态是研究植物的重要出发点，叶片脉络的提取是实现完整的植物叶特征提取及无损植物叶特征提取中重要的一步。
传统的植物形态数据测量方法主要是用尺测量叶片长度等手工方法，这种方法由于受人为、自然等因素的影响较多，导致测量精度差、测量结果不理想，基本上已经被淘汰。
利用图像处理技术进行植物脉络提取，是随着计算机软、硬件技术及信息技术的进步而迅速发展起来的新兴研究领域。
本文介绍了两种利用图象分割技术提取叶片脉络的基本方法：分水岭法，二值化法。
通过MATLAB进行了仿真实验，并将几种不同的分割算法结果进行了比较关键词：图像分割，特征提取，分水岭算法, 二值化一分水岭算法1 分水岭算法综述分水岭算法是新近发展起来的数学形态学图像分割方法。
将这种方法用于图像处理是由S.Beuchre，F.Meyer 最早提出的。
Beucher 和Vincent等人的研究工作使得分水岭算法的理论得以建立，并且大量用于灰度图像的分割。
分水岭算法的一个实例就是从太平洋到大西洋的一条水流把美国分为两个区域。
分水岭界限分开了这样的两个区域，被称为太平洋和大西洋的“集水盆地"。
由于这些“集水盆地”的存在，相对应的，这两个大洋之间就有一些最小连接。
现在，在图像处理领域和数学形态学领域，数字图像经常被认为是拓扑框架。
在给定图像的拓扑表示中，每个点的数字化值代表这个点的梯度值。
这种表示非常有用，首先，这样能够使研究者对于被研究图像的转换有一个更清晰的认识。
另外，利用这种表示，一些概念比如极小区、集水盆地、分水岭等都可以在数字图像中更好的定义。
近年来分水岭算法在灰度图像分割算法的研究中受到重视。
基于卷积神经网络的遥感图像分类技术研究和应用
基于卷积神经网络的遥感图像分类技术研究和应用近年来，基于卷积神经网络的遥感图像分类技术越来越受到重视，并得到了广泛的应用。
本文将从相关概念、技术原理、应用案例等方面进行探讨。
一、卷积神经网络与遥感图像分类卷积神经网络是一种基于人工神经网络的深度学习算法。
在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛的应用。
遥感图像分类则是将卫星或航空遥感图像中的不同地物或场景进行分别分类。
在城市更新、土地规划、环境保护等领域有广泛的应用。
卷积神经网络主要是通过卷积层、池化层和全连接层三部分构成。
其中，卷积层可以提取图像的特征信息，池化层可以降低特征图的大小，全连接层则可以将图像的特征进行分类。
而在遥感图像分类中，卷积神经网络也可以通过训练的方式来提取各种地物或场景的特征，从而实现遥感图像的自动分类。
二、卷积神经网络遥感图像分类技术原理卷积神经网络遥感图像分类技术的核心就是特征提取与分类。
具体来说，主要分为以下几个步骤：1. 数据预处理：包括数据的获取、预处理、划分等。
其中，数据的获取可以通过卫星、航空遥感等方式获得，预处理则包括了对遥感图像进行校正、去噪、裁剪等操作，最后将数据划分为训练集和测试集。
2. 特征提取：该过程主要通过卷积层、池化层等进行特征提取。
这些层可以对图像进行卷积、降采样等操作，从而提取出图像的特征信息，比如颜色、纹理等。
通过这些操作，可以得到高维的特征信息。
3. 特征选择与降维：高维的特征信息很容易导致过拟合问题，因此需要进行特征选择与降维。
通常采用的方法有主成分分析、线性判别分析等。
4. 分类模型训练：通过已选定的特征进行分类模型的训练。
其中，可以使用不同的分类算法，如支持向量机、逻辑回归、决策树等，也可以使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）。
5. 模型评估与应用：通过测试集对分类模型进行评估，并对其应用效果进行验证。
同时，也可以对分类模型进行优化和改进，提高其分类效果。
三、卷积神经网络遥感图像分类应用案例1. 遥感图像分类场景下的卷积神经网络优化：通过引入加权Softmax函数和CBP（注意力机制协同训练）方法，可以提高对不同遥感场景的识别能力，同时也能够缓解样本不均衡的问题，提高分类准确率。
植物图像识别技术研究与应用
植物图像识别技术研究与应用植物是人类赖以生存的基础，而植物的数量和种类也是巨大的。
从常见的花卉、果树到稀有的野生植物，每一种植物都有其独特的形态结构和生长环境。
为了更好地保护和利用植物资源，研究植物图像识别技术成为了学术和工业界的热点。
一、植物图像识别技术简介植物图像识别技术是指通过对植物图像进行处理和分析，识别出植物的种类、病害、生长状态等信息。
这种技术是把现有的计算机视觉和机器学习算法应用于植物领域的一种尝试，主要包括植物图像获取、特征提取、分类识别和应用展示等步骤。
二、植物图像获取技术植物图像获取是植物图像识别技术的前提，它包括植物成像设备的选择和图像采集的方法。
目前，常用的植物成像设备有数字相机、高光谱成像仪、雷达和卫星等。
在图像采集方面，可以采用静态图像、动态图像、全景图像等多种方式，以满足不同应用场景的需求。
三、植物图像特征提取技术植物图像的特征提取是通过对植物图像进行预处理和分析，抽取出有用的、区分不同植物和生长状态的特征指标。
这些指标可以是植物的形态、颜色、纹理、空间布局等方面的特征，也可以是与生长环境和生理状态相关的指标。
目前，主要的特征提取方法有基于颜色空间、形态学变换、轮廓分割、纹理分析和频域分析等。
四、植物图像分类识别技术植物图像分类识别是指根据提取出的特征指标，采用机器学习算法对植物进行鉴别和分类。
这种技术既可以采用传统的监督式学习方法（如支持向量机、人工神经网络等），也可以采用无监督式学习方法（如聚类分析、降维方法等）。
同时，对于较为复杂的应用场景，也可以采用深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络等）来进行图像识别和分析。
五、植物图像识别技术应用展示植物图像识别技术在农业、园林、林业、环境保护等领域的应用越来越广泛。
其中，它可以帮助农民进行病虫害的检测和防治、及时发现作物生长异常和病害情况，提高作物产量和品质。
在园林和林业方面，它可以用于植物资源保护和管理、植物种质资源的研究和评价、园林景观设计和规划等方面。
如何使用计算机视觉技术进行草图识别
如何使用计算机视觉技术进行草图识别草图是一种表达人类创造力和想法的重要工具，但在传统的计算机视觉领域中，草图识别一直是一个具有挑战性的问题。
随着深度学习和计算机视觉技术的不断进步，我们现在可以利用这些技术来更准确地识别和理解草图。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行草图识别的方法和应用。
首先，草图识别的首要问题是如何将草图转化为计算机可以理解和处理的形式。
在这方面，我们可以使用手写识别技术来将草图中的手写文字转化为可处理的文本。
手写识别技术使用了循环神经网络（RNN）等深度学习模型，可以自动识别和转化手写字母、数字和其他字符。
通过将手写文字转化为文本，我们可以更方便地对草图进行后续处理和分析。
其次，在草图识别中，物体识别是一个重要的任务。
利用计算机视觉技术，我们可以使用深度卷积神经网络（CNN）进行草图中物体的识别。
CNN是一种能够有效地从图像中提取特征的模型，通过训练大量图像数据，它可以学习到物体的形状、纹理和其他特征，从而能够对草图中的物体进行准确的识别。
草图中的线条和轮廓也是识别草图的重要特征。
传统的图像处理方法中，我们可以使用边缘检测算法来提取图像的边缘信息。
然而，在草图中，由于线条的粗细和连续性的不规则性，传统的边缘检测算法效果可能不佳。
因此，使用基于深度学习的方法进行线条和轮廓的识别是更好的选择。
目前，研究人员已经提出了一些基于CNN的方法，可以对草图中的线条进行准确的识别和分割。
除了以上方法，草图中的颜色信息也可以用于识别和理解草图。
通过分析草图中不同区域的颜色分布和颜色变化，我们可以判断草图中的物体类型、材质和其他属性。
这种方法通常通过使用颜色直方图或另一种颜色特征描述子来实现。
草图识别不仅可以用于理解用户的创意和设计意图，还可以应用于许多其他领域。
例如，在虚拟现实和增强现实中，草图识别可以作为用户与虚拟世界进行交互的方式。
用户可以通过草图绘制虚拟物体、场景和动画，这些草图将被识别和转化为虚拟对象，并在虚拟世界中进行呈现和交互。
一种基于深度学习算法的草地图像自动分割技术研究
一种基于深度学习算法的草地图像自动分割技术研究随着计算机技术的不断发展，深度学习算法在图像处理领域中的应用越来越广泛。
草地图像自动分割技术作为图像处理领域中的一项重要任务，对于草地管理、研究和监测具有广泛的应用价值。
本文将介绍一种基于深度学习算法的草地图像自动分割技术研究。
一、研究背景草地是自然生态系统中重要的一部分，其覆盖面积和数量直接影响全球的生态平衡。
草地的监测和管理需要大量的人力和物力，因此，草地图像自动分割技术的研究具有重要的实际意义。
传统的草地图像分割算法主要是基于阈值分割和区域生长算法，但这些算法只能处理简单的草地图像，对于复杂的草地图像效果不理想。
而深度学习算法可以自动学习图像特征，具有较高的灵活性和准确性，在草地图像分割中具有广泛的应用前景。
二、研究方法本研究采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为草地图像自动分割的核心算法，主要分为以下几个步骤：1.数据集准备构建适合草地图像分割的数据集是实现自动分割的关键。
本研究选取具有代表性的草地图像作为样本，将其裁剪为小块作为输入数据，同时生成对应的标签数据。
对于草地图像的目标区域和背景区域进行标注，生成二值化的标签数据，以便于训练和验证模型。
2.模型设计本研究采用FCN（Fully Convolutional Network）网络结构，设计了基于Residual Block的草地图像分割模型，以便于提高模型的准确性和稳定性。
Residual Block是一种残差学习的方法，通过网络的跨层连接可以提高信息的传递效率和准确率。
3.训练模型本研究采用Keras框架搭建卷积神经网络，以训练数据集为输入，标签数据集为监督信号进行模型训练。
采用Adam优化算法进行模型优化，设置合适的学习率和迭代次数，以得到较好的草地图像分割效果。
4.模型验证本研究采用独立的测试集对模型进行验证评估。
通过计算预测结果与真实标签数据的差异，并计算F1-score评估模型的准确性。
植物图像识别技术在农业智能化中的研究与应用
植物图像识别技术在农业智能化中的研究与应用随着农业智能化的逐步推行，植物图像识别技术逐渐成为了关键技术之一。
本文就植物图像识别技术在农业智能化中的研究和应用进行探讨。
一、植物图像识别技术的发展植物图像识别技术作为计算机视觉和模式识别领域中的一个研究热点，近年来得到了越来越广泛的应用。
植物图像识别技术的发展可以分为以下几个阶段：1.传统图像处理方法早期的植物图像识别技术主要采用传统的图像处理方法，如卷积、滤波、二值化等。
这种方法主要是针对拍摄好的图像进行分析识别，所以具有一定的局限性。
2.基于机器学习的识别算法随着机器学习领域的不断发展，越来越多的研究者采用基于机器学习的方法进行植物图像的识别和分类。
这种方法通过构建数据集，采用不同的分类器进行训练，实现对植物图像的快速识别。
3.深度学习技术的应用近年来，深度学习技术得到了广泛的应用，同样也是植物图像识别技术中的一种热门方法。
通过采用深度学习技术，可以实现更加精准的植物图像识别，识别准确率也更高。
二、植物图像识别技术在农业中的应用随着农业智能化的发展，植物图像识别技术在农业中的应用越来越广泛。
主要有以下几个方面：1.病虫害检测农作物的病虫害是造成农业损失的主要原因之一。
采用植物图像识别技术，可以对农作物进行实时监测和检测，定位病虫害的部位和程度，从而及时采取防治措施，降低农作物的病害率。
2.农作物生长状况监测对于不同的农作物，它们的生长过程和生长状况都不尽相同。
对于作物生长的监测，植物图像识别技术可以实时自动地对作物进行监测和分析，了解农田的实际情况，从而实现自动化的农作业管理。
3.农作物品种分辨不同种类的农作物具有不同的形态和结构特征，采用植物图像识别技术也可以实现对农作物品种的自动识别。
这可以帮助农业生产者对农作物进行分辨和管理，提高农业生产效率和质量。
三、植物图像识别技术的应用前景植物图像识别技术在农业智能化中的应用前景非常广阔。
随着技术的不断发展和完善，未来植物图像识别技术在农业中的应用将越来越广泛，发挥着越来越重要的作用。
基于S-WLLE算法和SVR的植物叶片图像识别方法
An Exploration of Recognition Method of Plant Leaves Based on S-WLLE Algorithm and SVR 作者： 杨利 叶明全
作者机构： 皖南医学院计算机教研室,安徽芜湖241002
出版物刊名： 宿州学院学报
页码： 69-74页
年卷期： 2014年 第11期
主题词： 叶片识别 监督距离 加权局部线性嵌入 降维 支持向量机回归
摘要：针对加权局部线性嵌入（Weighted Locally Linear Embedding,WLLE）算法不能充分挖掘样本类别信息以及传统流形学习算法中利用已有训练样本流形邻域关系近似得到测试样本低维嵌入的低精确性,提出了基于监督加权局部线性嵌入（Supervised Weighted Locally Linear Embedding,S-WLLE）算法和支持向量机回归（Support Vector Regression,SVR）的植物叶片图像识别方法。
首先利用叶片样本监督距离代替WLLE算法中的欧式距离,对训练样本进行降维;然后学习训练样本已有数据得到SVR模型,预测测试样本的低维嵌入;最后利用最近邻分类器分别实现正负类样本以及负负类样本之间的识别。
实验表明,该算法不仅提高了正负类叶片的识别精度,而且能够有效实现负负类叶片的识别。
基于计算机视觉的植物病害识别方法综述
基于计算机视觉的植物病害识别方法综述
于明;郭志永;王岩
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2024(24)12
【摘要】病害识别是计算机视觉技术在农业领域的重要应用之一,对及时发现和早期预防植物病害起着关键作用。
近年来,随着病害识别方法的不断演进,病害识别性能有了显著提高,但自然条件下病害特征提取困难、病害严重程度难以区分等问题依然存在。
为了在现有方法的基础上进一步探索病害识别的新思路,先是针对不同识别目标,分析病害识别和病害严重程度识别的研究现状。
然后从视觉特征类型和学习方式两个角度对植物病害识别方法进行全面的比较与研究,指出深度模型是当前植物病害识别的主流方法,融合多源信息和结合不同的机器学习方式是改进植物病害识别的重要手段,并将不同识别方法在主流数据集上的性能进行对比和分析。
最后对未来发展方向进行展望。
【总页数】13页(P4811-4823)
【作者】于明;郭志永;王岩
【作者单位】河北工业大学人工智能与数据科学学院;天津商业大学信息工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于计算机视觉的船舶图像自动识别方法研究综述
2.基于轻量级CNN的植物病害识别方法及移动端应用
3.基于剪枝的植物病害识别方法
4.基于计算机视觉的课堂行为识别方法综述
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基于YOLOv5的复杂背景下植物叶片检测研究
基于YOLOv5的复杂背景下植物叶片检测研究在当今这个信息爆炸的时代，数据如同繁星般点缀在科技的天空中，而我们的任务就是从这片璀璨的星空中寻找到那些对我们有用的星辰。
正如航海者依靠北极星导航一般，科技专栏作家在探索知识的海洋时，也需要一个强有力的工具来指引方向。
今天，我们要探讨的就是这样一颗指引之星——基于YOLOv5的复杂背景下植物叶片检测研究。
首先，让我们想象一下，如果我们置身于一片茂密的丛林之中，试图寻找某一种稀有植物的叶片，这无异于大海捞针。
传统的植物叶片检测方法就像是用肉眼在茫茫林海中搜索，效率低下且容易出错。
然而，当我们有了YOLOv5这一强大的助手，情况就大不相同了。
YOLOv5就像是一部高倍率的望远镜，能够迅速锁定目标，即使在复杂的背景之下也能准确识别出所需的植物叶片。
接下来，我们必须认识到，在实际应用中，植物叶片的背景往往是多变且复杂的。
这就要求我们的检测系统不仅要有敏锐的“视力”，还需要具备强大的“大脑”。
幸运的是，YOLOv5正是这样一位智慧与力量并存的“超级侦探”。
它通过深度学习算法，能够在千变万化的背景中精准地定位到每一片叶子，这种能力无疑是对传统方法的一种颠覆性革新。
此外，我们还应该看到，这项技术的应用前景是无比广阔的。
它不仅能够帮助科研人员更快地收集数据，提高工作效率；还可以在农业领域发挥巨大作用，比如病虫害监测、作物生长分析等。
这就像是给农民朋友们配备了一副“透视眼”，让他们能够洞察田间地头的每一个细节。
然而，任何一项技术都不可能完美无缺。
在使用YOLOv5进行植物叶片检测的过程中，我们也会遇到一些挑战和问题。
例如，如何处理光照变化带来的影响、如何提高在不同环境下的检测稳定性等。
这些问题就像是前进道路上的荆棘，需要我们一一克服。
最后，我想说，基于YOLOv5的复杂背景下植物叶片检测研究就像是一场精彩的探险旅程。
它既有未知的挑战，也有发现的喜悦。
随着技术的不断进步和完善，我相信未来的某一天，我们会像拥有魔法一样，轻松地在复杂的环境中找到每一片叶子，揭开大自然的神秘面纱。
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１ 问题 的提 出
当前 ， 植 物 叶片 识别 在 农 业信 息 化 和生 态 环 境 保 护 中起 着 非常 重 要 的作 用 ， 因此 受 到 国内外 学 者 的普遍 关注 ， 部分 学者 还做 了一 系列相关 的研 究 ， 取 得 了很多有 益 的研究成 果 。 目前 ， 识别植 物 叶片 的方
入（ Ｓ —ｗＬ Ｌ Ｅ） 算法 和 支持 向量 机 回归 （ Ｓ ＶＲ） 的植
物 叶片 图像 识别 方法 。该方法 利用样 本监 督距 离代 替 ＷＬ Ｌ Ｅ算 法 中的样本 欧式距 离 ， 构 成监督 ＷＬ Ｌ Ｅ 算法 ， 然 后 利用 该 算法 对 叶 片训练 样 本 高维 特 征 进 行维 数 约简 ， 得到高 维训 练样 本 的低维 嵌入 ， 再运 用
基于 Ｓ － ＷＬ Ｌ Ｅ算法和 Ｓ Ｖ Ｒ的植物 叶片图像识别方法
杨 利 ， 叶 明 全
皖南 医学 院计算机 教研 室 ， 安徽芜 湖 ， ２ ４ １ ０ ０ ２
摘要： 针 对 加 权 局 部 线性 嵌 入 （ Ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ Ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ Ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ Ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｉ ｎ ｇ ， ｗＬ Ｌ Ｅ ） 算 法 不 能 充 分 挖 掘 样 本 类 别 信 息 以及 传 统 流形 学 习 算 法 中利 用 已有 训 练样 本 流 形 邻 域 关 系近 似 得 到 测 试 样 本 低 维嵌 入 的低 精 确 性 ， 提 出 了基 于 监 督 加 权局部线性嵌入（ Ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄ Ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ Ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ Ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ Ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｉ ｎ ｇ ， Ｓ －Ｗ Ｌ Ｌ Ｅ ） 算 法 和 支持 向量 机 回归 （ Ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ Ｖｅ ｃ — ｔ ｏ ｒ Ｒ ｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ． Ｓ ＶＲ） 的 植 物 叶 片 图像 识 别 方 法 。首 先 利 用 叶 片 样 本 监 督 距 离代 替 Ｗ Ｌ Ｌ Ｅ算 法 中的 欧 式 距 离 ， 对 训 练样本进行降 维； 然 后 学 习训 练样 本 已有 数 据 得 到 Ｓ ＶＲ 模 型 ， 预 测 测 试 样 本 的 低 维 嵌入 ； 最 后 利 用 最 近 邻 分 类 器 分 别 实现 正 负类样 本 以及 负 负类样 本之 间 的识 别 。实 验表 明 ， 该 算 法 不仅 提 高 了正 负类 叶 片 的识 别 精 度 ， 而且 能 够
有 效 实现 负 负类 叶 片 的识 别 。
关键词 ： 叶 片识 另 ｑ ； 监督 距 离； 加权局部线性嵌入 ； 降维； 支 持 向 量 机 回归 中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ 文 献标 识 码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ３ —２ ０ ０ ６ （ ２ ０ １ ４ ） ｌ １ —０ ０ ６ ９ 一Ｏ ６
第２ ９卷 第 １ ｌ 期 ２ ０ １ ４年 １ １月 宿 Nhomakorabea州
学
院 学
报
ＶＯＩ ． ２ ９， ＮＯ ． １ １ ＮＯ Ｖ．２０ １ ４
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｓ ｕ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｕｎｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ —２ ０ ０ ６ ． ２ ０ １ ４ ． １ １ ． ０ ２ １
方 法成 为 当前 识别 叶片 的主要 方法 。
流 形学 习能够 有效 地进行 特征 提取 和非 线性 维
数约 简 ， 能从 高维 观 测数 据 中找 到潜 在 的低 维 流形
结构 ， 并构 造从高 维空 间到低 维空 间 的非线 性 映射 。
局部 线 性 嵌 入 （ Ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ Ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ Ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｉ ｎ ｇ ， Ｌ Ｌ Ｅ） Ｅ ］
Ｉ ｓ ｏ ｍａ ｐ ） ［ １ 。 ］ 是 流形 学 习两 种 具 有代 表 性 的 算 法 ， 许
和 等 距 特 征 映 射 （ Ｉ ｓ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ Ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ Ｍａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ ，
Ｓ ＶＲ对训 练样 本 的高维 特征 和低 维嵌 人 进行 学 习 ，
得 到 支持 向量 机 回归模 型 ， 预测 测试 样 本 的低 维 嵌
入， 最 后 在低 维 空 间利用 最 近邻 分类 器 分 别 实现 正
环 境 的干扰 ， 从 而影 响叶 片 的识 别率 。因此 ， 第 二种
近 似得 到 ， 影 响 了叶片识 别率 的提高 。同 时 ， 这些 文
献 中仅仅 实现 了正 负类 叶 片 图像 的识 别 ， 并 没 有 区
分 负负 类 叶片 图像 之 间的类别 。
为此 ， 本 文 提 出一种 基 于监 督 加权 局 部线 性 嵌
［ １ ０ ］ 提 出一 种 新 的 测 地 距 离 定 义 ， 然后 引入到 Ｉ —
ｓ ｏ ｍａ ｐ算 法 中 ， 虽然 该算 法能够 抑制 样本 噪声 ， 同 时 利用 了样本 的类 别信 息 ， 但是 算法复 杂度 较大 ， 不容
易 实现 。 文献 ［ １ １ ］ 在 ＷＬ Ｌ Ｅ算法 中加入 了样本 的类
别 信息 ， 在 一定 程度 上提高 了叶 片识 别 率 ， 但 是测 试 样 本 的低 维嵌 入是通 过 已有训练样 本 流形邻 域关 系
法 主要分 为两 种 ： 一种 提取颜 色 、 形状 和纹 理作 为叶
片分 类 特 征 ， 然后 利 用 分类 器 识 别 叶 片 的类 别 ＿ １ 剐； 另一 种运 用流形 学 习算 法对 叶 片高维 特征 进行 维数 约简， 在 低 维空 间利 用分 类 器 实现 叶 片 的识别 ¨ 。 由于第 一种方 法所用 的 叶片分类 特 征容易 受 到外界